Verificación automática del uso de elementos de seguridad utilizando visión computacional
El uso de los elementos de protección personal (EPP) en las industrias es imperativo, existen normativas vigentes que dictan el uso obligatorio de diversos tipos de EPP dependiendo de la actividad que se realice. El correcto uso de estos elementos puede ser la diferencia entre un incidente y un acci...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2023
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165551 |
| Aporte de: |
| id |
I19-R120-10915-165551 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
I19-R120-10915-1655512024-05-02T20:04:46Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165551 Verificación automática del uso de elementos de seguridad utilizando visión computacional Gallardo, Cesar Selva, Ricardo Ibarra, Nicolás Godoy, Diego Alberto Alberto Albornoz, Enrique Marcelo 2023-09 2023 2024-05-02T15:04:28Z es Ciencias Informáticas Pytorch Redes Neuronales Convolucionales EPP identificación de EPP El uso de los elementos de protección personal (EPP) en las industrias es imperativo, existen normativas vigentes que dictan el uso obligatorio de diversos tipos de EPP dependiendo de la actividad que se realice. El correcto uso de estos elementos puede ser la diferencia entre un incidente y un accidente con graves consecuencias para las personas involucradas, que van desde lesiones leves hasta lesiones permanentes o, en el peor de los casos, la muerte del operario. En la planta de reciclaje de GIRSU (Gestión Integral de Residuos Sólidos Urbanos) en la ciudad de Posadas, los supervisores dedican una gran parte de su tiempo a controlar que los trabajadores utilicen correctamente sus EPP en todo momento mientras realizan sus actividades para cuidar la salud de los trabajadores. Este trabajo se centró en el desarrollo de un prototipo que permite detectar trabajadores que no usen sus EPP como un primer paso para poder implementar un sistema de control automático del uso de EPP, que pueda alertar a los supervisores cuando algún trabajador no lo esté utilizando. El prototipo implementa YOLOv5. Esta red es ampliamente utilizada en una gran variedad de escenarios por su buen desempeño y costo computacional relativamente bajo. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 15-23 |
| institution |
Universidad Nacional de La Plata |
| institution_str |
I-19 |
| repository_str |
R-120 |
| collection |
SEDICI (UNLP) |
| language |
Español |
| topic |
Ciencias Informáticas Pytorch Redes Neuronales Convolucionales EPP identificación de EPP |
| spellingShingle |
Ciencias Informáticas Pytorch Redes Neuronales Convolucionales EPP identificación de EPP Gallardo, Cesar Selva, Ricardo Ibarra, Nicolás Godoy, Diego Alberto Alberto Albornoz, Enrique Marcelo Verificación automática del uso de elementos de seguridad utilizando visión computacional |
| topic_facet |
Ciencias Informáticas Pytorch Redes Neuronales Convolucionales EPP identificación de EPP |
| description |
El uso de los elementos de protección personal (EPP) en las industrias es imperativo, existen normativas vigentes que dictan el uso obligatorio de diversos tipos de EPP dependiendo de la actividad que se realice. El correcto uso de estos elementos puede ser la diferencia entre un incidente y un accidente con graves consecuencias para las personas involucradas, que van desde lesiones leves hasta lesiones permanentes o, en el peor de los casos, la muerte del operario. En la planta de reciclaje de GIRSU (Gestión Integral de Residuos Sólidos Urbanos) en la ciudad de Posadas, los supervisores dedican una gran parte de su tiempo a controlar que los trabajadores utilicen correctamente sus EPP en todo momento mientras realizan sus actividades para cuidar la salud de los trabajadores. Este trabajo se centró en el desarrollo de un prototipo que permite detectar trabajadores que no usen sus EPP como un primer paso para poder implementar un sistema de control automático del uso de EPP, que pueda alertar a los supervisores cuando algún trabajador no lo esté utilizando. El prototipo implementa YOLOv5. Esta red es ampliamente utilizada en una gran variedad de escenarios por su buen desempeño y costo computacional relativamente bajo. |
| format |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
| author |
Gallardo, Cesar Selva, Ricardo Ibarra, Nicolás Godoy, Diego Alberto Alberto Albornoz, Enrique Marcelo |
| author_facet |
Gallardo, Cesar Selva, Ricardo Ibarra, Nicolás Godoy, Diego Alberto Alberto Albornoz, Enrique Marcelo |
| author_sort |
Gallardo, Cesar |
| title |
Verificación automática del uso de elementos de seguridad utilizando visión computacional |
| title_short |
Verificación automática del uso de elementos de seguridad utilizando visión computacional |
| title_full |
Verificación automática del uso de elementos de seguridad utilizando visión computacional |
| title_fullStr |
Verificación automática del uso de elementos de seguridad utilizando visión computacional |
| title_full_unstemmed |
Verificación automática del uso de elementos de seguridad utilizando visión computacional |
| title_sort |
verificación automática del uso de elementos de seguridad utilizando visión computacional |
| publishDate |
2023 |
| url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165551 |
| work_keys_str_mv |
AT gallardocesar verificacionautomaticadelusodeelementosdeseguridadutilizandovisioncomputacional AT selvaricardo verificacionautomaticadelusodeelementosdeseguridadutilizandovisioncomputacional AT ibarranicolas verificacionautomaticadelusodeelementosdeseguridadutilizandovisioncomputacional AT godoydiegoalbertoalberto verificacionautomaticadelusodeelementosdeseguridadutilizandovisioncomputacional AT albornozenriquemarcelo verificacionautomaticadelusodeelementosdeseguridadutilizandovisioncomputacional |
| _version_ |
1807223028380073984 |